핵심 아이디어
- 타깃
- 치킨·외식 프랜차이즈 가맹점주 87,000개 + 본사 슈퍼바이저
- 문제
- 매일 '닭 몇 마리 해동할까'를 감으로 결정. 과다→폐기 월 30-50만원, 부족→품절. 현재 엑셀/경험치로 해결
- 해결
- POS+날씨+요일+이벤트 학습 AI가 메뉴별 판매량 예측 → 해동량·발주량 추천. API 건당 ₩100
- 차별화
- 스마트팜 '환경→수확 예측' 알고리즘을 외식업에 이식. 기존 솔루션 월 수십만원 vs 건당 ₩100 리스크 제로 도입
핵심 기능
- 01
일별 메뉴별 판매량 AI 예측
- 02
적정 해동량·발주량 자동 추천
- 03
폐기율 대시보드 + 원가절감 리포트
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | 건당 ₩100 × 일 2회 × 30일 = ₩6,000/점포 × 2,000점포 = 월 ₩12,000,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 폐기 월 30만원 중 10만원 절감 시 ROI 16배 |
- 개발 기간
- 약 10주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 외식업 식자재 관리 시장 ₩2조유효 시장 치킨/튀김 프랜차이즈 식자재 최적화 ₩3,000억초기 목표 시장 수요예측 API 초기 시장 ₩50억
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 치킨(매일 해동량 도박) × 스마트팜(센서→예측→자동화) 패턴 이식
- 분석 방식
- 방법 1: 강제 토픽 충돌 — 스마트팜의 환경→수확 예측을 POS→수요 예측에 차용. 건당 100원 제약을 API 종량제로 해결
- 포착 일자
- 2026.03.06